Дообученная RoBERTa, которая восстанавливает пропущенные фрагменты древнегреческого текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
glsch/bowphs_GreBerta_rhetores — дообученная модель RoBERTa для заполнения пропусков в древнегреческом тексте. Она основана на bowphs/GreBerta и содержит 153,2 млн параметров. Модель принимает текст с пропуском и предсказывает подходящее содержимое; длина контекста — до 514 токенов.
Модель подходит для восстановления пропусков и изучения вариантов словоупотребления в древнегреческих текстах. Данных о её разработчике, дополнительных сценариях, сильных сторонах и лицензии в предоставленных источниках нет.
Модель ориентирована на древнегреческий текст и заполнение пропусков; другие задачи её карточка не подтверждает.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
@inproceedings{plm_aa_ars_rhetorica,
title={Fine-Tuning Pre-Trained Language Models for Authorship Attribution of the Pseudo-Dionysian <i>Ars Rhetorica</i>},
author={Schmidt, Gleb and Vybornaya, Veronika and Yamshchikov, Ivan P.},
booktitle={Proceedings of the Computational Humanities Research Conference},
eventtitle={Computational Humanities Research Conference},
eventdate = {2024-12-04/2024-12-06},
year={2024}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · fill-mask
Подбираем GPU…